基于脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視覺推斷模型理論與應(yīng)用研究的開題報(bào)告

基于脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視覺推斷模型理論與應(yīng)用研究的開題報(bào)告一、研究背景及意義隨著機(jī)器視覺技術(shù)的不斷深入發(fā)展，視覺推斷技術(shù)已成為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向。視覺推斷是指根據(jù)已有的視覺信息推斷出未知的視覺信息的過程。通常情況下，視覺推斷包括兩個(gè)階段，即底層視覺特征提取和高層語義推斷。其中，底層特征提取主要利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行處理和分析，獲取圖像中的低層次特征信息，如顏色、形狀、紋理等。而高層語義推斷則是根據(jù)底層特征信息推理出圖像的抽象意義或者概念。目前，傳統(tǒng)的視覺推斷方法主要基于統(tǒng)計(jì)模型或者神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，但是這些方法都存在一定的局限性?；诮y(tǒng)計(jì)模型的方法往往需要建立大量的訓(xùn)練樣本，且容易陷入過擬合問題；而基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法則存在計(jì)算時(shí)間長(zhǎng)、模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜等問題。因此，設(shè)計(jì)一種高效、可靠的視覺推斷模型對(duì)于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究具有重要的意義。二、研究?jī)?nèi)容與方法本課題旨在設(shè)計(jì)一種基于脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視覺推斷模型，并利用該模型進(jìn)行圖像分類和目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)。主要研究?jī)?nèi)容包括以下幾點(diǎn)：1.建立視覺推斷模型：基于脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視覺推斷模型，首先需要對(duì)圖像進(jìn)行底層特征提取，然后根據(jù)提取的特征信息進(jìn)行高層語義推斷。脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種生物啟發(fā)式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、計(jì)算效率高，能夠有效地處理非線性關(guān)系。2.進(jìn)行圖像分類任務(wù)：利用建立的視覺推斷模型對(duì)圖像進(jìn)行分類，根據(jù)分類結(jié)果評(píng)估模型性能和準(zhǔn)確率。3.進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)：利用建立的視覺推斷模型對(duì)圖像中的目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別，根據(jù)檢測(cè)結(jié)果評(píng)估模型性能和準(zhǔn)確率。本課題主要研究方法將采用深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，利用Python語言搭建程序進(jìn)行模型的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。并利用一些公開的圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。三、研究預(yù)期目標(biāo)本課題預(yù)期達(dá)到以下目標(biāo)：1.建立基于脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視覺推斷模型，能夠準(zhǔn)確地進(jìn)行圖像分類和目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)。2.對(duì)比傳統(tǒng)的視覺推斷方法和本課題提出的脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，評(píng)估模型的性能和優(yōu)越性。3.為更深入地探究脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性質(zhì)和特點(diǎn)提供實(shí)驗(yàn)支撐。四、研究計(jì)劃本課題的研究計(jì)劃如下：1.前期調(diào)研（一個(gè)月）：對(duì)目前視覺推斷技術(shù)的相關(guān)研究做深入了解和分析，學(xué)習(xí)脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理及其應(yīng)用。2.模型設(shè)計(jì)（兩個(gè)月）：設(shè)計(jì)基于脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視覺推斷模型，探究其特點(diǎn)和優(yōu)越性。3.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證（兩個(gè)月）：利用公開的圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，評(píng)估模型的性能和準(zhǔn)確率。4.結(jié)果分析和總結(jié)（一個(gè)月）：對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析和總結(jié)，撰寫畢業(yè)論文和相關(guān)研究文章。五、參考文獻(xiàn)[1]SrinivasanM,W?rg?tterF.Aspikingneuronmodelofdeeplearningwithtemporalcoding[C]//NIPS'18Proceedingsofthe32ndInternationalConferenceonNeuralInformationProcessingSystems.2018.[2]ShiW,JiangJ,LuH,etal.Spikingblock-basedneuralnetworkforobjectclassification[C]//ICASSP2019-2019IEEEInternationalConferenceonAcoustics,SpeechandSignalProcessing(ICASSP).IEEE,2019:7305-7309.[3]CaoJ,YuT,YangY,etal.Imageclassificationusingadeepspikingneuralnetworkwithatemporalcodingstrategy[C]//2015InternationalJointConferenceonNeuralNetworks(IJCNN).IEEE,2015:1-8.[4]ShresthaS,OrchardG.Spikingneuralnetworksforenergyefficientconvolutionalneuralnetworkimageclas